論文の概要: scDiffusion: conditional generation of high-quality single-cell data
using diffusion model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03968v2
- Date: Tue, 5 Mar 2024 04:45:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 00:58:25.267715
- Title: scDiffusion: conditional generation of high-quality single-cell data
using diffusion model
- Title（参考訳）: scdiffusion:拡散モデルを用いた高品質単細胞データの条件生成
- Authors: Erpai Luo, Minsheng Hao, Lei Wei, Xuegong Zhang
- Abstract要約: 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データは、単細胞レベルでの生命の法則を研究する上で重要である。
十分な高品質の scRNA-seq データを取得することは依然として困難である。
拡散モデルと基礎モデルを組み合わせた生成モデルである scDiffusion を開発し,高品質な scRNA-seq データを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0738561302102216
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) data are important for studying the
laws of life at single-cell level. However, it is still challenging to obtain
enough high-quality scRNA-seq data. To mitigate the limited availability of
data, generative models have been proposed to computationally generate
synthetic scRNA-seq data. Nevertheless, the data generated with current models
are not very realistic yet, especially when we need to generate data with
controlled conditions. In the meantime, the Diffusion models have shown their
power in generating data at high fidelity, providing a new opportunity for
scRNA-seq generation.
In this study, we developed scDiffusion, a generative model combining
diffusion model and foundation model to generate high-quality scRNA-seq data
with controlled conditions. We designed multiple classifiers to guide the
diffusion process simultaneously, enabling scDiffusion to generate data under
multiple condition combinations. We also proposed a new control strategy called
Gradient Interpolation. This strategy allows the model to generate continuous
trajectories of cell development from a given cell state.
Experiments showed that scDiffusion can generate single-cell gene expression
data closely resembling real scRNA-seq data. Also, scDiffusion can
conditionally produce data on specific cell types including rare cell types.
Furthermore, we could use the multiple-condition generation of scDiffusion to
generate cell type that was out of the training data. Leveraging the Gradient
Interpolation strategy, we generated a continuous developmental trajectory of
mouse embryonic cells. These experiments demonstrate that scDiffusion is a
powerful tool for augmenting the real scRNA-seq data and can provide insights
into cell fate research.
- Abstract（参考訳）: 単細胞RNAシークエンシング(scRNA-seq)データは、単細胞レベルでの生命の法則を研究する上で重要である。
しかし、十分な高品質な scRNA-seq データを得るのは難しい。
データの可用性を損なうため、合成scRNA-seqデータを計算的に生成する生成モデルが提案されている。
しかしながら、現在のモデルで生成されたデータは、特に制御された条件でデータを生成する必要がある場合、まだあまり現実的ではない。
一方、Diffusionモデルは高い忠実度でデータを生成する能力を示し、scRNA-seq生成の新しい機会を提供する。
本研究では,拡散モデルと基礎モデルを組み合わせた生成モデルである scDiffusion を開発し,高品質な scRNA-seq データを制御条件で生成する。
拡散過程を同時に導くために複数の分類器を設計し、複数の条件の組み合わせでScDiffusionでデータを生成する。
また,勾配補間と呼ばれる新しい制御戦略を提案した。
この戦略により、モデルは所定の細胞状態から細胞発達の連続的な軌道を生成することができる。
実験の結果,ScDiffusionは実際のScRNA-seqデータとよく似た単一細胞遺伝子発現データを生成することができた。
また、 scDiffusionは稀な細胞型を含む特定の細胞型のデータを生成することができる。
さらに,scdiffusionの多条件生成により,トレーニングデータから得られた細胞型を生成することができた。
勾配補間戦略を活用し,マウス胚細胞の発達過程を連続的に追跡した。
これらの実験は、scDiffusionが実際のscRNA-seqデータを増強する強力なツールであり、細胞運命研究の洞察を与えることを実証している。
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